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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이근왕 (Chungwoon University) 박준규 (Seoil University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제40권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
513 - 519 (7page)
DOI
10.7848/ksgpc.2022.40.6.513

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도로 건설공사 현장은 수 십 킬로미터 거리에 도심, 산림, 농촌 등 넓은 범위에 존재한다. 건설공사 현장의 측량을 위해 기존에는 주로 GNSS를 이용한 종단 및 횡단 측량이 수행되었으나 이 방법은 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 무인항공 레이저측량 시스템을 이용하여 도로 건설현장의 공간정보 데이터를 취득하고, 정확도 및 활용성을 분석하였다. 무인항공 레이저측량 시스템을 통해 짧은 시간에 효과적으로 데이터를 취득할 수 있었으며, VRS 측량 성과를 비교한 정확도 분석 결과 수평방향으로 –0.04 m ~ 0.03 m, 수직방향으로 –0.05 m ~ 0.02 m의 편차를 나타내어 일반측량 작업규정에서 정하고 있는 토공사의 시공측량 정확도를 만족함을 제시하였다. 종단 및 횡단에 대한 설계도면을 이용하여 3D 설계 모델을 생성하고 무인항공 레이저측량 시스템 및 GNSS 현황측량 성과와 비교하여 대상지의 토공량을 산출할 수 있었다. 무인항공 레이저측량 시스템은 데이터 취득에 소요되는 시간을 80 %이상 단축시킬 수 있어 건설공사의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 데이터 취득
3. 데이터 처리
4. 정확도 평가
5. 작업 효율성 분석
6. 토공현장의 물량산출
7. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Han, S.H. and Yoo, S.H. (2022), An Analysis of 3D Mesh Accuracy and Completeness of Combination of Drone and Smartphone Images for Building 3D Modeling, Journal of Cadastre & Land InformatiX, Vol. 52, No. 1, pp. 69-80. (in Korean with English abstract) https://doi.org/10.22640/lxsiri.2022.52.1.69 Crossref Corte, A.P.D., Neto, E.M.C., Rex, F.E., Souza, D., Behling, A., Mohan, M., Sanquetta, M.N.I, Silva, C.A., Klauberg, C., Sanquetta, C.R., Veras, H.F.P., Almeida, D.R.A., Prata, G., Zambrano, A.M.A., Trautenmüller, J.W., Moraes, A., Karasinski, M.A., and Broadbent, E.N. (2022), High-Density UAV-LiDAR in an Integrated Crop-Livestock-Forest System: Sampling Forest Inventory or Forest Inventory Based on Individual Tree Detection, Drones, Vol. 6, No. 2, pp.1-18. https://doi.org/10.3390/drones6020048 Crossref Gao, T., Gao, Z., Sun, B., Qin, P., Li, Y., and Yan, Z. (2022), An Integrated Method for Estimating Forest-Canopy Closure Based on UAV LiDAR Data, Remote Sensing, Vol. 14, No. 17, pp.1-19. https://doi.org/10.3390/rs14174317 Crossref Guan, H., Sun, X., Su, Y., Hu, T., Wang, H., Wang, H., Peng, C., and Guo, Q. (2021) UAV-lidar aids automatic intelligent powerline inspection, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 130. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.106987 Crossref Jang, C.B. and Kim, K.B. (2022), Implementation of Pre-Post Process for Accuraty Improvement of OCR Recognition Engine Based on Deep-Learning Technology, Journal of Convergence for Information Technology, Vol. 12, No. 1, pp. 163-170. (in Korean with English abstract) https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2022.12.01.163 Crossref

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